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    Deploy custom AI models — no ML expertise required.

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    Por qué los laboratorios chinos dominan ahora la IA de código abierto
    Industry

    Por qué los laboratorios chinos dominan ahora la IA de código abierto

    Para abril de 2026, los laboratorios chinos ocupan los cinco primeros puestos de los modelos de pesos abiertos en los benchmarks agregados de inteligencia. El patrón no es accidental: refleja diferencias estratégicas, estructurales y económicas entre el desarrollo de IA en EE. UU. y en China que tardaron años en concretarse.

    El problema de la longitud de contexto efectiva: por qué 1M de tokens no es realmente 1M de tokens
    Technical

    El problema de la longitud de contexto efectiva: por qué 1M de tokens no es realmente 1M de tokens

    Los modelos anunciados con ventanas de contexto de 1M o 10M de tokens no retienen realmente una precisión útil de recuperación a lo largo de todo ese rango. Aquí explicamos qué significa de verdad el 'contexto efectivo', por qué importa para los despliegues en producción y cómo diseñar para sortear la brecha.

    Mezcla de expertos en 2026: de Mixtral a DeepSeek V4
    Technical

    Mezcla de expertos en 2026: de Mixtral a DeepSeek V4

    MoE se ha convertido en la arquitectura por defecto para los modelos insignia de pesos abiertos en 2026: DeepSeek V4, Kimi K2.6, MiMo V2.5 Pro, GPT-OSS y Mistral Small 4 la usan. Aquí explicamos por qué, cómo han evolucionado las decisiones de diseño y qué significa para los despliegues en producción.

    Prueba A/B de API en la nube vs IA en el dispositivo en produccion
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    Prueba A/B de API en la nube vs IA en el dispositivo en produccion

    Como ejecutar una prueba A/B justa entre tu API en la nube y modelo en el dispositivo en una app movil en vivo. Metricas, diseno de cohortes, significancia estadistica y las metricas que realmente importan.

    Como agregar IA a tu app movil: APIs en la nube, modelos en el dispositivo o ambos
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    Como agregar IA a tu app movil: APIs en la nube, modelos en el dispositivo o ambos

    Tres formas de agregar funciones de IA a tu aplicacion movil. APIs en la nube para prototipos rapidos, modelos en el dispositivo para produccion y arquitecturas hibridas que combinan ambas. Una guia practica con costos reales, codigo y matrices de decision.

    IA en apps Android: ML Kit, APIs en la nube y LLMs en el dispositivo comparados
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    IA en apps Android: ML Kit, APIs en la nube y LLMs en el dispositivo comparados

    Tres caminos para agregar IA a tu app Android. Google ML Kit para tareas comunes, APIs en la nube para capacidad completa de LLM y modelos en el dispositivo via llama.cpp para costo y privacidad. Una comparacion practica para desarrolladores Kotlin.

    Tu factura de API de IA se multiplicara por 10 cuando tu app consiga usuarios
    Insights

    Tu factura de API de IA se multiplicara por 10 cuando tu app consiga usuarios

    Las matematicas de costos que la mayoria de tutoriales de IA omiten. Tu factura de API escala linealmente con cada usuario, y los multiplicadores reales son peores de lo que la pagina de precios sugiere. Esto es lo que pasa a 1K, 10K y 100K MAU.

    Precios de API de IA para movil: El costo real por usuario
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    Precios de API de IA para movil: El costo real por usuario

    Como calcular el verdadero costo de IA por usuario de app movil. Comparacion de proveedores, multiplicadores ocultos y la economia unitaria que determina si tu funcion de IA es sostenible.

    Los limites de tasa de APIs de IA limitaran tu app movil a escala
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    Los limites de tasa de APIs de IA limitaran tu app movil a escala

    Los limites de tasa de OpenAI, Anthropic y Google estan disenados para uso controlado, no para apps moviles con miles de usuarios concurrentes. Aqui es donde impactan los limites y que pasa cuando lo hacen.

    Por que tu app de IA se siente lenta: La latencia de red es el cuello de botella
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    Por que tu app de IA se siente lenta: La latencia de red es el cuello de botella

    Las llamadas a APIs de IA agregan 500-3,000ms de latencia a cada interaccion. En movil, esa es la diferencia entre una funcion que los usuarios aman y una que abandonan. Aqui es donde se va el tiempo y como solucionarlo.

    Funciones de IA que los usuarios moviles realmente quieren (2026)
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    Funciones de IA que los usuarios moviles realmente quieren (2026)

    Lista respaldada por investigacion de funciones de IA que impulsan retencion y engagement en apps moviles. Que quieren los usuarios, que ignoran y como priorizar funciones de IA basandose en datos de comportamiento real.

    IA en apps Flutter: APIs en la nube, TFLite y LLMs en el dispositivo
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    IA en apps Flutter: APIs en la nube, TFLite y LLMs en el dispositivo

    Tres caminos para IA en Flutter. APIs en la nube via el paquete http, TensorFlow Lite para tareas clasicas de ML y LLMs en el dispositivo via llama.cpp para generacion de texto. Una comparacion practica para desarrolladores Dart.

    IA en apps iOS: Core ML, APIs en la nube y LLMs en el dispositivo comparados
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    IA en apps iOS: Core ML, APIs en la nube y LLMs en el dispositivo comparados

    Tres caminos para agregar IA a tu app iOS. Core ML para tareas comunes, APIs en la nube para capacidad completa de LLM y modelos en el dispositivo via llama.cpp para costo y privacidad. Una comparacion practica para desarrolladores Swift.

    IA en React Native: De APIs en la nube a modelos en el dispositivo
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    IA en React Native: De APIs en la nube a modelos en el dispositivo

    Como agregar funciones de IA a apps React Native. Integracion de API en la nube con fetch, inferencia en el dispositivo con bindings de llama.cpp, y una ruta de migracion practica de uno al otro.

    De logs de API a datos de entrenamiento: usa tu historial de IA en la nube para fine-tuning
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    De logs de API a datos de entrenamiento: usa tu historial de IA en la nube para fine-tuning

    Tus logs existentes de API de IA en la nube son un dataset de entrenamiento listo para usar. Como extraer, limpiar y formatear logs de interacciones de API en datos de fine-tuning para un modelo en el dispositivo.

    Los mejores modelos para IA movil en el dispositivo en 2026
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    Los mejores modelos para IA movil en el dispositivo en 2026

    Una comparacion practica de los mejores modelos de lenguaje pequenos para despliegue movil. Llama 3.2, Gemma 3, Phi-4 Mini y Qwen 2.5 evaluados para inferencia en el dispositivo via llama.cpp.

    API de Claude vs API de OpenAI para apps moviles
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    API de Claude vs API de OpenAI para apps moviles

    Una comparacion lado a lado de Claude de Anthropic y los modelos GPT de OpenAI para integracion en apps moviles. Precios, limites de tasa, capacidades y cuando ninguno es la respuesta correcta.

    Fine-Tuning vs Prompt Engineering para Apps Móviles
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    Fine-Tuning vs Prompt Engineering para Apps Móviles

    Prompt engineering es rápido y flexible. Fine-tuning es preciso y barato a escala. Esta es la comparación práctica para desarrolladores móviles decidiendo entre ambos enfoques.

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